職種
機械学習エンジニア年収
650万円 〜 1,300万円利用技術
こだわり条件
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-04-11最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
仕事内容
私たちは「ヒトとAIの共生環境の実現」をミッションに掲げ、AIの社会実装を進めるベンチャー企業です。
人口減少、少子高齢化、労働生産性の低さ、経済成長率の低さなど、数多くの課題を抱える日本において
.jpg&w=3840&q=75)
開発環境
- 開発環境: Mac, Linux (Ubuntu)
- 計算機環境: 社内GPUサーバ, Docker, ABCI, GCP
- オフィスソフト: Google Workspace
- 開発言語: Python, C++
- フレームワーク: PyTorch, PyTorch Lightning など
- 開発にはMacが貸与されます。
- コミュニケーションにはSlackがメインです。
- オンライン会議はzoomやGoogle Meetがよく使われています。
求めるスキル
必須スキル/経験
■スキル
・未知の課題に対して問題を分析し、主に人工知能技術を用いた解決策を主体的に考案できること
・情報科学や情報システムに関する知識を持っていること(大学院修士課程修了もしくは同等のレベル)
・統計学/深層学習/機械学習に関する知識があること
・数学知識(数III、数C基礎レベル)
・AI関連の論文へ興味があり積極的に情報収集をしていること
■経験
・Pythonによるプログラミング経験
・深層学習/機械学習の業務経験
歓迎スキル/経験
■スキル
・プレゼンテーション能力
・英語力（英語の技術文書や論文読解、会話は日常会話レベル）
・PyTorch, TensorFlowなど人工知能開発のライブラリに習熟していること
・AI関連の研究テーマで学位を取得していること
■経験
・情報技術を活用した顧客課題解決の実務経験
・チーム開発経験
・自動運転・運転支援システム（AD/ADAS）のためのAI技術開発の経験
・テーブルデータ・時系列データに対する予測モデルの実装や性能向上の経験
求める人物像
・自分にとって未知の課題に対しプロアクティブに取り組めること
・なんでも興味を持って取り組むことができる
・主体性を持って取り組むことができる
・ロジカルシンキングや問題整理・解決力があること
・コミュニケーション力が高い
仕事の魅力
●最先端の技術を駆使し、確かなAIソリューションを提供
・先端論文のキャッチアップから、モデル構築〜精度向上、先行技術開発まで実施 各技術分野の Tech Lead により、利用手法や進め方のレビューあり
●AI開発に専念できる組織設計
・顧客への報告や、技術成果以外の資料作成等をPMが担当（顧客会議への同席は可能） データのアノテーションやシステム開発等も、別に専門の部署が担当可能
●枠にとらわれず、最適な技術を届ける
・技術分野や業界を限定する会社が多い中で、ギリアは「適切な技術を必要な場所に届ける」ことを重視 全社的な技術戦略により、AI技術領域全体から注力領域を戦略的に選定
